priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2026-69-7-643-651pribor-570Research ArticleПРОЕКТИРОВАНИЕ И ТЕХНОЛОГИЯ ПРОИЗВОДСТВА ПРИБОРОВDESIGN AND PRODUCTION TECHNOLOGY OF INSTRUMENTSСравнительный анализ современных методов контроля шероховатости поверхностиComparative analysis of modern methods of surface roughness controlКозинаА. Д.KozinaA. D.

Ангелина Денисовна Козина  — аспирант; Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники.

Санкт-Петербург

Angelina D. Kozina        —      Post-Graduate Student; ITMO University, Faculty of Control Systems and Robotics.

St. Petersburg

akozina@itmo.ruАндреевЮ. С.AndreevYu. S.

Юрий Сергеевич Андреев      — канд. техн. наук, доцент; Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники, доцент.

Санкт-Петербург

Yuriy S. Andreev   —      PhD, Associate Professor; ITMO University, Faculty of Control Systems and Robotics, Associate Professor.

St. Petersburg

ysandreev@itmo.ruЕвстафьевО. А.EvstafievO. A.

Олег Александрович Евстафьев       — канд. техн. наук; Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники; преподаватель.

Санкт-Петербург

Oleg A. Evstafiev  —      PhD; ITMO University, Faculty of Control Systems and Robotics; Lecturer.

St. Petersburg

oaevstafev@itmo.ruШаветовС. В.ShavetovS. V.

Сергей Васильевич Шаветов  — канд. техн. наук, доцент; Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники; доцент.

Санкт-Петербург

Sergey V. Shavetov         —      PhD, Associate Professor; ITMO University, Faculty of Control Systems and Robotics; Associate Professor.

St. Petersburg

s.shavetov@itmo.ruУниверситет ИТМОРоссияITMO UniversityRussian Federation202609082026697643651Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20262026Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/570

Представлен обзорный анализ современных методов контроля шероховатости поверхности. Приведена систематизация методов по критериям достоверности, оперативности и метрологической воспроизводимости. Выявлены противоречия между требованиями к точности и оперативности измерений. Определены основные проблемы применения бесконтактных методов контроля. Предложено направление развития методов контроля шероховатости поверхности, базирующееся на системе технического зрения с применением методов машинного обучения для обработки измерительной информации.

An overview analysis of modern methods of surface roughness control is presented. The methods are systematized according to the criteria of reliability, efficiency and metrological reproducibility. Contradictions between the requirements for accuracy and efficiency of measurements are revealed. The main problems of applying contactless control methods are identified. The expediency of developing non-contact methods for monitoring surface roughness is substantiated. A direction for the development of surface roughness control methods based on a vision system using machine learning methods for processing measurement information is proposed.

шероховатость поверхностиконтактный методбесконтактный методавтоматизированный контрольоптические методылазерная триангуляцияsurface roughnesscontact methodnon-contact methodautomated controloptical methodslaser triangulationисследование выполнено при поддержке Российского научного фонда, грант № 24–29–00149the research was supported by the Russian Science Foundation, grant No. 24-29-00149ReferencesНазаров Ю. Ф., Шкилько А. М., Тихоненко В. В., Компанеец И. В. Методы исследования и контроля шероховатости поверхности металлов и сплавов // Фізична інженерія поверхні. 2007. Т. 5, № 3–4. С. 207–216. [Электронный ресурс]: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Phip_2007_5_3-4_12.Nazarov Yu.F., Shkilko A.M., Tikhonenko V.V., Kompaneets I.V. Phуsical Surface Engineering, 2007, no. 3–4(5), pp. 207–216. (in Russ.)Макеев А. В., Айрапетян В. С. Анализ современных методов исследования шероховатости поверхности деталей // Вестн. Сиб. гос. ун-та геосистем и технологий. 2014. Т. 29. № 6.Makeev A.V., Airapetyan V.S. Bulletin of SSUGiT (Siberian State University of Geosystems and Technologies), 2014, no. 4(28), pp. 80–86. (in Russ.)Гуржий И. И., Гуляев В. А. Анализ современных методов контроля параметров шероховатости обработанной поверхности // Научный журнал. 2018. № 28 (214). С. 28–35.Gurzhiy I.I., Gulyaev V.A. Scientific journal, 2018, no. 28(214), pp. 28–35. (in Russ.)Макеев А. В. Об оптических методах контроля шероховатости поверхности // Интерэкспо ГЕО-Сибирь: Материалы XII Междунар. науч. конгресса. 2016. Т. 5, № 1.Makeev A.V. Interexpo GEO-Siberia, 2016, no. 1(5), pp. 147–151. (in Russ.)Коняшов В. В. Алгоритмы автоматизированного бесконтактного контроля геометрических характеристик шероховатости изделий // Изв. вузов. Приборостроение. 2025. Т. 68, № 8. С. 725–737. DOI: 10.17586/0021-34542025-68-8-725-737.Konyashov V.V. Journal of Instrument Engineering, 2025, no. 8(68), pp. 725–737, DOI: 10.17586/0021-3454-2025-68-8-725-737. (in Russ.)Neeraj R. H., Veeresha R. K. A Review on Surface Roughness Measurement using Image Processing // Intern. Journal Res. Publ. Rev. 2022. N 8(3).Neeraj R.H., Veeresha R.K. Intern. Journal of Research Publication and Reviews, 2022, no. 8(3), pp. 1104–1107.Евстафьев О. А., Шаветов С. В. Разработка метода предварительной обработки цифровых изображений для улучшения качества детектирования поверхностных дефектов листового проката с использованием нейросетевой модели // Технико-технологические проблемы сервиса. 2023. № 4(66). С. 3–9.Evstafyev O.A., Shavetov S.V. Tekhniko-tekhnologicheskiye problemy servisa, 2023, no. 4(66), pp. 3–9. (in Russ.)Luo Q., Fang X., Su J., Zhou J., Zhou B., Yang C., Liu L., Gui W., Tian L. Automated Visual Defect Classification for Flat Steel Surface: A Survey // IEEE Trans. Instrum. Meas. 2020. Vol. 69, N 12. P. 9329—9349. DOI: 10.1109/TIM.2020.3030167.Luo Q., Fang X., Su J., Zhou J., Zhou B., Yang C., Liu L., Gui W., Tian L. IEEE Trans. Instrum. Meas., 2020, no. 12(69), pp. 9329–9349, DOI: 10.1109/TIM.2020.3030167.Zhang Y., Liu H. Prediction of Sa and Sq from 2D images using CNN // Measurement. 2021. Vol. 175, art. 109141. DOI: 10.1016/j.measurement.2021.109141.Zhang Y., Liu H. Measurement, 2021, vol. 175, art. no. 109141, DOI: 10.1016/j.measurement.2021.109141.Мищенко М. А., Козырева Р. А., Литвинова В. А. Методы и средства измерений и контроля в машиностроении // Избр. докл. 64-й университетской науч.-техн. конф. студентов и молодых ученых: Сб. докл., 24 апр. 2018 г., Томск. Томск : Томск. гос. архитектурно-строительный ун-т, 2018. С. 393–395.Mishchenko M.A., Kozyreva R.A., Litvinova V.A. Izbrannyye doklady 64-y Universitetskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii studentov i molodykh uchenykh (Selected Proceedings of the 64th University Scientific and Technical Conference of Students and Young Scientists), Tomsk, 2018, рр. 393–395. (in Russ.)Волобуева Я. И., Шитиков А. Н. Современные способы контроля шероховатости поверхности // Качество в производственных и социально-экономических системах: Сб. науч. тр. IV Междунар. науч.-техн. конф., 21– 22 апр. 2016 г., Курск, ЮЗГУ. Курск: Университетская книга, 2016. С. 106–109.Volobuyeva Ya.I., Shitikov A.N. Kachestvo v proizvodstvennykh i sotsial'no-ekonomicheskikh sistemakh (Quality in Production and Socio-Economic Systems), Proc. of the 4th Intern. Scientific and Technical Conf., Kursk, 2016, pp. 106–109. (in Russ.)Applications guide surface finish [Электронный ресурс]: http://gaugeshop.com/images/roughness/applications_guide_surface_finish.pdf.Applications guide surface finish, http://gaugeshop.com/images/roughness/applications_guide_surface_finish.pdf.Порошин В. В., Богомолов Д. Ю., Костюк А. Г. Автоматизированная измерительная система на базе высокочастотного профилометра TALYSTEP для контроля эталонов шероховатости поверхности // Стин. 2010. № 3.Poroshin V.V., Bogomolov D.Yu., Kostyuk A.G. STIN, 2010, no. 3, pp. 28–30. (in Russ.)Introduction to Surface Roughness Measurement [Электронный ресурс]: https://sernia.ru/upload/pdf_files/Introduction%20to%20surface%20roughness%20measurement.pdf.Introduction to Surface Roughness Measurement, https://sernia.ru/upload/pdf_files/Introduction%20to%20surface%20roughness%20measurement.pdf.Duparré A., Ferré-Borrull J., Gliech S., Notni G., Steinert J., Bennett J. M. Surface characterization techniques for determining the root-mean-square roughness and power spectral densities of optical components // Appl. Opt. 2002. Vol. 41, N 1. P. 154—171. DOI: 10.1364/AO.41.000154.Duparré A., Ferré-Borrull J., Gliech S., Notni G., Steinert J., Bennett J.M. Appl. Opt., 2002, no. 1(41), pp. 154–171, DOI: 10.1364/AO.41.000154.Zhang J. Z., Chen J. C., Kirby E. D. The development of an in-process surface roughness adaptive control system in turning operations // J. Intell. Manuf. 2007. Vol. 18. P. 301—311.Zhang J.Z., Chen J.C., Kirby E.D. J. Intell. Manuf., 2007, vol. 18, рр. 301–311.Coker S. A., Shin Y. C. In-process control of surface roughness due to tool wear using a new ultrasonic system // Intern. Journal of Machine Tools and Manufacture. 1996. Vol. 36, N 3. P. 411–422. DOI: 10.1016/0890-6955(95)00057-7.Coker S.A., Shin Y.C. Intern. Journal of Machine Tools and Manufacture, 1996, no. 3(36), pp. 411–422, DOI: 10.1016/0890-6955(95)00057-7.Adamov A. A., Baranov M. S. et al. Modified method of laser triangulation // J. Phys.: Conf. Ser. 2018. Vol. 1135. 012049. DOI: 10.1088/1742-6596/1135/1/012049.Adamov A.A., Baranov M.S. et al. J. Phys.: Conf. Ser., 2018, vol. 1135, рр. 012049, DOI: 10.1088/17426596/1135/1/012049.Costa M. F. M. Surface inspection by an optical triangulation method // Opt. Engineering. 1996. Vol. 35, N 9. P. 2743– 2747. DOI: 10.1117/1.600840.Costa M.F.M. Optical Engineering, 1996, no. 9(35), pp. 2743–2747.Dong Z., Sun X., Liu W., Yang H. Measurement of Free-Form Curved Surfaces Using Laser Triangulation // Sensors. 2018. Vol. 18, N 10. Art. 3527. DOI: 10.3390/s18103527.Dong Z., Sun X., Liu W., Yang H. Sensors, 2018, no. 10(18), pp. 3527, DOI: 10.3390/s18103527.Коняшов В. В., Сергеев А. С., Федоров А. В., Степанова К. А., Колганов О. А. Исследование применимости метода оптической триангуляции для оценки геометрических параметров и чистоты поверхности изделий сложной формы // Оптические методы исследования потоков: Тр. XVII Междунар. науч.-техн. конф., 26– 30 июня 2023 г., Москва. С. 196–201.Konyashov V.V. Sergeev A.S., Fedorov A.V., Kolganov O.A. Opticheskiye metody issledovaniya potokov (Optical Methods for Studying Flows), Proc. of the XVII Intern. Scientific and Technical Conf., Moscow, 2023, рр. 196–201. (in Russ.)Игнатьев П. С., Кольнер Л. С., Индукаев К. В., Телешевский В. И. Лазерная модуляционная интерференционная микроскопия как средство контроля формы и шероховатости оптических поверхностей // Измерительная техника. 2015. № 7. С. 32–35.Ignat'ev P.S., Kol'ner L.S., Indukaev K.V., Teleshevskii V.I. Measurement Techniques, 2015, no. 7(58), pp. 772–776.Elhamshary N., Abouelatta O., Gadelmawla E. S., Elewa I. M. Surface Roughness Measurement Using Light Sectioning Method and Computer Vision Techniques // MEJ, Mansoura Engineering Journal. 2020. Vol. 29, N 1. P. 13–24. DOI: 10.21608/bfemu.2020.132820.Surface Roughness Measurement Using Light Sectioning Method and Computer Vision Techniques, https://www.researchgate.net/publication/233902650_Surface_Roughness_Measurement_Using_Light_Sectioning_Method_and_Computer_Vision_TechniquesDeptM.Яковлев А. В., Миловзоров А. Н. Оценка результатов в системе автоматизированного анализа шероховатости поверхности // Межвузов. сб. науч. тр. МИ ВлГУ. 2001. № 5. С. 42–44.Yakovlev A.V., Milovzorov A.N. Metody i ustroystva peredachi i obrabotki informatsii (Methods and Devices for Transmitting and Processing Information), Interuniversity collection of scientific papers, St. Petersburg, 2001, рр. 202–204. (in Russ.)Краюхин А. С. Автоматизация обработки профилограмм шероховатости // Материалы V Междунар. студ. науч, конф. „Студенческий научный форум — 2013“. [Электронный ресурс]: https://scienceforum.ru/2013/article/2013004411.Krayukhin A.S. Modern high technologies, 2013, no. 8, pp. 24, https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=32400. (in Russ.)Бавыкин О. Б., Кривозубова Е. В. Автоматизация измерений параметров шероховатости поверхности // Журнал технических исследований. 2019. Т. 5, № 3.Bavykin O.B., Krivozubova E.V. Inzhenernyy vestnik Dona, 2019, no. 2. (in Russ.)ISO 16610-41:2015. Geometrical product specifications (GPS). Filtration. Morphological profile filters.ISO 16610-41:2015. Geometrical product specifications (GPS). Filtration. Morphological profile filters.Ružbarský J. The difficulty of measuring the roughness of glossy surfaces using the triangulation principle // Appl. Sciences. 2023. Vol. 13, N 8. Art. 5155. DOI: 10.3390/app13085155.Ružbarský J. Applied Sciences, 2023, no. 8(13), pp. 5155, DOI: 10.3390/app13085155.Зиятдинов Р. Р., Шабаев А. А., Валиахметов Р. Р. Система активного контроля шероховатости поверхности на основе измерения степени поляризации отраженного излучения // Фундаментальные исследования. 2017. № 12-2. С. 287–291.Ziyatdinov R.R., Shabaev A.A., Valiakhmetov R.R. Fundamental research, 2017, no. 12-2, pp. 287–291. (in Russ.)Zhang C., Li Y., Zhang Y. et al. Surface roughness prediction in machining using CNN // Precis. Eng. 2019. Vol. 57. P. 1–12. DOI: 10.1016/j.precisioneng.2019.03.011.Zhang C., Li Y., Zhang Y. et al. Precis. Eng., 2019, vol. 57, рр. 1–12, DOI: 10.1016/j.precisioneng.2019.03.011.Liu Z., Wang Y., He Y. et al. Surface roughness evaluation using CNN and optical images // Appl. Sciences. 2021. Vol. 11(3). Art. 1124. DOI: 10.3390/app11031124.Liu Z., Wang Y., He Y. et al. Appl. Sci., 2021, no. 3, рр. 1124, DOI: 10.3390/app11031124.Ružbarský J. Roughness control of surfaces using a laser profilometer with the selected material cutting technology // Materials. 2023. Vol. 16, N 11. Art. 4109. DOI: 10.3390/ma16114109.Ružbarský J. Materials, 2023, no. 11(16), pp. 4109, DOI: 10.3390/ma16114109.Gulyaev V. A., Loginov N. Y. Automated system for monitoring the roughness of the outer surfaces of the optical-digital method // Intern. Scientific Journal Theoretical & Applied Science. 2017. Vol. 49, N 5. DOI: 10.15863/TAS.2017.05.49.Gulyaev V.A., Loginov N.Y. Intern. Scientific Journal Theoretical & Applied Science, 2017, no. (49), DOI: 10.15863/TAS.2017.05.49.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.